Clase magistral 9 2012

Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas

Tema 6: Modelos probabilísticos 1. Variables aleatorias: a) Concepto. b) Variables discretas y continuas. c) Función de probabilidad (densidad) y función de distribución. d) Media y varianza de una variable aleatoria.

2. Modelos probabilísticos: a) Bernoulli. b) Binomial. c) Normal. d) Aproximación de binomial a normal.

Lecturas recomendadas: 

Capítulos 22 y 23 del libro de Peña y Romo (1997)

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6.1: Variables aleatorias • Se llama variable aleatoria a toda función que asocia a cada elemento del espacio muestral, un número real.

• Se utilizan letras mayúsculas para designar las variables aleatoria: X, Y, Z; y sus respectivas letras minúsculas para los valores concretos de las mismas: x, y, z.

Variable aleatoria discreta Es la que solo puede tomar una cantidad numerable de valores.

Variable aleatoria continua Es aquella que puede tomar infinitos valores dentro de un intervalo de la recta real.

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Función de probabilidad de una v.a. discreta: Es la función que asocia a cada valor x de la v.a. X su probabilidad p. 

Los valores que toma una v.a. discreta X y sus correspondientes probabilidades suelen disponerse en una tabla con dos filas o dos columnas llamada tabla de distribución de probabilidad: X

x1

x2

...

xn

P(X=xi)

p1

p2

...

pn

Toda función de probabilidad se verifica que

p1

p2

p3

pn

1

Función de distribución de una v.a. discreta: Sea X una v.a. cuyos valores suponemos ordenados de menor a mayor. Se llama función de distribución de la variable X a la función que asocia a cada valor de la v.a. la probabilidad acumulada hasta ese valor, es decir, F ( x ) P( X x )

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Media, varianza y desviación típica de una variable aleatoria discreta.

Se llama media o esperanza de una v.a. discreta X, que toma los valores x1, ,x2, ....con probabilidades p1, p2,... al valor de la siguiente expresión: i

xi P ( X

xi )

i

xi pi

2

La varianza viene dada por la siguiente fórmula: que puede calcularse mediante: 2

2 x pi i i

( xi i

)2 pi

2

Ejemplo: La distribución de probabilidad de una v.a. X viene dada por la siguiente tabla:

xi

1

2

3

4

5

pi

0.1

0.3

?

0.2

0.3

¿Cuánto vale P(X=3)?

Calcula la media y la varianza.

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6.2: Modelos probabilísticos

Modelos discretos

Ensayos de Bernoulli y las distribuciones geométrica y binomial

Modelos continuos

La distribución normal y distribuciones relacionadas

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Ensayos de Bernoulli y las distribuciones geométrica y binomial

Un modelo de Bernoulli es un experimento que tiene las siguientes características: • En cada prueba del experimento sólo son posibles dos resultados éxito y fracaso.

• El resultado obtenido en cada prueba es independiente de los resultados anteriores.

• La probabilidad de éxito es constante, P(éxito) = p, y no varia de una prueba a otra.

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La distribución geométrica Supongamos un modelo de Bernoulli. ¿Cuál es la distribución del número de fracasos, F, antes del primer éxito?

• P(F=0) = P(0 fracasos antes del primer éxito) = p • P(F=1) = P(fracaso, éxito) = (1-p)p • P(F=2) = P(fracaso, fracaso, éxito) = (1-p)2 p • P(F=f) = P( f fracasos antes del primer éxito) = (1-p)f p para f = 0, 1, 2, …

La distribución de F se llama la distribución geométrica con parámetro p.

E[F] = (1-p)/p

V[X] = (1-p)/p2

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La distribución binomial Supongamos un modelo de Bernoulli. ¿Cuál es la distribución del número de éxitos, X, en n intentos?

P(Obtener r éxitos )

P( X

r)

n r p (1 p )n r

r

para r = 0,1,2, …, n.

La distribución de X se llama la distribución binomial con parámetros n y p.

E[X] = np

V[X] = np(1-p)

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EJEMPLO Calcula la probabilidad de que una familia que tiene 4 hijos, 3 de ellos sean varones.

EJEMPLO La probabilidad de que un alumno de repita curso es de 0,3.

• Elegimos alumnos al azar. ¿Cuál es la probabilidad de que el primero que repita curso sea el tercer alumno que elegimos?

• Elegimos 20 alumnos al azar. ¿Cuál es la probabilidad de que haya exactamente 4 alumnos repetidores?

EJEMPLO La probabilidad de que un reloj salga de fábrica defectuoso es del 4 %. Halla: El número esperado de relojes defectuosos en un lote de 1000

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FUNCIÓN DE DENSIDAD DE UNA V.A. CONTINUA: La función de densidad de una v.a. continua cumple las siguientes condiciones: Sólo toma valores no negativos, f(x) ≥ 0.

El área encerrada bajo la curva es igual a 1.

Función de distribución. Como en el caso de la v.a. discreta, la función de distribución proporciona la probabilidad acumulada hasta un determinado valor de la variable, es decir,

F ( x ) P( X

x)

Cumple las siguientes condiciones: Su valor es cero para todos los puntos situados a la izquierda del menor valor de la variable.

Su valor es 1 para todos los puntos situados a la derecha del mayor valor de la variable.

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La distribución normal o gaussiana Hay muchas v.a. continuas cuya función de densidad tiene forma de campana.

Ejemplos: • La variable peso en una población de personas de la misma edad y sexo.

• La variable altura de la población citada.

• Las notas de una asignatura (mito urbano).

Para expresar que una v.a. continua X, tiene una distribución normal de media y desviación típica , escribimos:

X ~ N( , 2)

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La distribución normal estándar De las infinitas distribuciones normales, tiene especial interés la que tiene media igual a 0 y desviación típica igual a 1, es decir, N(0,1). Esta distribución recibe el nombre de normal estándar o tipificada.

Existen tablas que permiten calcular probabilidades de la distribución N(0,1).

Por ello cuando tenemos una v.a. X que sigue una distribución normal de media y desviación típica pasamos a otra variable Z que sigue una distribución N(0,1) mediante la siguiente transformación:

Z

X

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Ejemplos

Sea Z ~ N(0,1). Hallar las siguientes probabilidades • P(Z < -1) • P(Z > 1) • P(-1,5 < Z < 2) Hallar los porcentiles de 90%, 95%, 97,5% y 99% de la distribución normal estándar.

(Estos valores son útiles en los siguientes temas)

Sea X ~ N(2,4). Hallar las siguientes probabilidades • P(X < 0) • P(-1 < X < 1)

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Aproximación de la distribución binomial mediante la normal Cuando n es suficientemente grande el comportamiento de una distribución binomial, X~B(n, p), es aproximadamente igual a una distribución normal,

N np, np(1 p) Suele considerarse que la aproximación es buena cuando np > 5 y n(1-p) > 5.

EJEMPLO Se lanza una moneda correcta al aire 400 veces. Calcula la probabilidad de obtener un número de caras comprendido entre 180 y 210, ambos inclusive.

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Ejemplo (Test 3: 2010-11) De todas las ONGs que existen en España, el 30% de ellas se dedican especialmente a la infancia. Se seleccionan 50 ONG’s de manera aleatoria. Calcular el número esperado de ellos que se dedican a la infancia.

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Ejemplo (Test 3: 2008-09) En promedio, uno de cada diez afiliados de CCOO es un delegado. a) En unas entrevistas a afiliados CCOO, ¿cuál es la probabilidad de que el primer delegado sea la segunda persona entrevistada? b) Hay 4 afiliados de CCOO en la Chimbomba. ¿Cuál es la probabilidad de que no haya ningún delegado? c) En una muestra de 100 afiliados, ¿cuál es el número esperado de delegados?

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Ejemplo (Examen de 2010) Según un sondeo del CIS, la evaluación media de satisfacción con Mariano Rajoy es de 3,09 con una desviación típica de 2,5. Suponiendo que las evaluaciones siguen una distribución normal, si se elige una persona al azar, la probabilidad de que dé a Rajoy una evaluación de menos de 5 es, (a 2 plazas decimales):

a) b) c) d)

0,22.

0,78.

1.

0,62.

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Ejemplo (Test 3: 2008-2009) Los salarios percibidos en una empresa se distribuyen normalmente con una media de 1200€ y una desviación típica de 300€. a) ¿Cúal es la probabilidad de que un trabajador perciba un salario superior a 1500€? b) ¿Cúal es la probabilidad de que el salario de un trabajador esté entre 900€ y 1500€? c) ¿Cúal es la probabilidad de que el salario de un trabajador sea inferior a 3300€?

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Ejemplo (Test 3: 2010-11) El tiempo diario empleado por los estudiantes de la universidad en debatir sobre la política nacional sigue una distribución normal con media 30 minutos y desviación típica 3 minutos. a) Hallar la probabilidad de que un estudiante debata menos de 30 minutos al día. b) Hallar la probabilidad de que un estudiante debata entre 33 y 36 minutos al día. c) Todos los estudiantes que debaten más de 36 minutos al día pueden inscribirse en el club de los charlatanes. Si el club busca nuevos miembros hablando con estudiantes al azar, calcular la probabilidad de que el primer estudiante elegible es el tercero que encuentran.

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Ejemplo: (Examen: 2010-11) Los siguiente tabla proporciona las valoraciones de los ministros del gobierno en el último barómetro del CIS: a) Suponiendo que las valoraciones de Carme Chacón siguen una distribución normal con media 4,55 y desviación típica 2,6, calcular la probabilidad de que un español la valore con más de un 5. b) En un grupo de 3 españoles, ¿cuál es la probabilidad de que ninguno valore a Carme con más de un 5? c) La ministra peor valorada es Ángeles González Sinde. Suponiendo que las valoraciones siguen una distribución normal, calcular la probabilidad de que un español la proporcione una valoración de exactamente 5.